UCLA 与 Northeastern University 研究发现 AI 智能体约 18% 的输出 token 可删减

加州大学洛杉矶分校与东北大学的一篇新论文发现，AI 智能体约 18% 的输出 token 是可以删去的冗余内容，删去它们几乎不会影响任务成功率。

智能体的费用通常按 token 总量计算。但这个数字无法告诉你哪些 token 发挥了作用，哪些只是重复了一项策略、重新获取了某个文件，或走进了死胡同。

研究人员让智能体的调用经过一个代理，并请一个大语言模型充当评审，标记出删去后不会损失有用内容的文本片段。然后，他们删去这些片段，重新运行智能体，以检查是否有功能受影响。

在 6 个前沿模型和 4 项基准测试中，约 18% 的输出 token 属于冗余内容。在 SWE-bench Verified 上，删去 Kimi-K3 推理过程中的重复和填充内容后，其输出 token 减少了 41%，成功率仍为 89.5%，相比之下，删减前为 89.0%。

要降低智能体成本，应找出任务和运行框架中产生冗余内容的环节，而不是只限制 token 数量。